FP-AI-MONITOR1是一種多傳感器AI數(shù)據(jù)監(jiān)控框架（基于面向STM32Cube的功能包），工作于無線工業(yè)節(jié)點。針對由X-CUBE-AI（面向STM32Cube的擴展包）或NanoEdge AI Studio設計的傳感器監(jiān)測型應用，它有助于快速啟動應用的實現(xiàn)和開發(fā)。從數(shù)據(jù)集獲取到物理節(jié)點上的集成，它涵蓋了機器學習周期的整個設計過程。

FP-AI-MONITOR1能在SensorTile無線工業(yè)節(jié)點開發(fā)套件（STEVAL-STWINKT1B）上實時運行學習和推理會話，同時將來自板載傳感器的數(shù)據(jù)作為輸入。FP-AI-MONITOR1通過有線交互CLI來配置節(jié)點，并使用NanoEdge AI庫管理學習、檢測和分類階段。此外，它還支持一種稱為雙階段的高級模式，能將來自NanoEdge AI庫的檢測和使用CNN模型的分類相結(jié)合。對于簡單的現(xiàn)場操作，獨立的電池供電模式也允許用戶在不借助控制臺的情況下，通過用戶按鈕進行基本控制。

硬件和軟件概述

SensorTile無線工業(yè)節(jié)點評估套件STEVAL-STWINKT1B

SensorTile無線工業(yè)節(jié)點（STEVAL-STWINKT1B）是一種開發(fā)套件和參考設計，可簡化先進工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用（如狀態(tài)監(jiān)測和預測性維護）的原型開發(fā)和測試。它由超低功耗Arm Cortex-M4 MCU（運行頻率120 MHz，具有FPU和2048-Kb Flash存儲器（STM32L4R9））供電。STEVAL-STWINKT1B配備microSD卡插槽，用于獨立式數(shù)據(jù)記錄應用。STEVAL-STWINKT1B還配有廣泛的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，包括但不限于：

?超寬帶寬（高達6 kHz）、低噪聲、3軸數(shù)字振動傳感器（IIS3DWB）。

?6軸數(shù)字加速度計和陀螺儀iNEMO慣性測量單元（IMU），帶機器學習內(nèi)核（ISM330DHCX），以及模擬MEMS麥克風，頻率響應可達80 kHz（IMP23ABSU）。

?參考本文檔獲取關(guān)于STEVAL-STWINKT1B支持的不同傳感器和特性的所有信息。

FP-AI-MONITOR1軟件描述

FP-AI-MONITOR1功能包的頂層架構(gòu)如下圖所示。

▲圖1 FP-AI-MONITOR1架構(gòu)

先決條件和設置

硬件先決條件和設置

如要將FP-AI-MONITOR1功能包用在STEVAL-STWINKT1B上，需準備以下硬件項目：

?STEVAL-STWINKT1B開發(fā)套件板；

?采用Windows操作系統(tǒng)的筆記本電腦/臺式機（Windows 7、8、或10）；

?兩根Micro-USB線纜（一根將傳感器板連接到PC， 另一根用于STLINK-V3MINI），以及一個STLINK-V3MINI。

軟件要求

?下載FP-AI-MONITOR1軟件包，將.zip文件解壓，您將得到項目的軟件包。軟件包中包含面向傳感器板STEVAL-STWINKT1B的二進制文件和源代碼。

?安裝以下IDE之一：

意法半導體的STM32CubeIDE版本 1.9.0；

面向Arm（EWARM）工具鏈（版本9.20.1或更高版本）的IAR Embedded Workbench；

RealView微控制器開發(fā)套件（MDK-ARM）工具鏈（版本5.32）。

?STM32CubeProgrammer（STM32CubeProg）是一款用于編程STM32產(chǎn)品的全功能多操作系統(tǒng)軟件工具。它通過調(diào)試接口（JTAG和SWD）和bootloader接口（UART、USB DFU、I2C、SPI和CAN）提供了一個易用高效的環(huán)境，用于讀取、寫入和驗證設備內(nèi)存。STM32CubeProgrammer提供了廣泛的功能，可編程STM32內(nèi)部存儲器（如Flash存儲器、RAM和OTP）以及外部存儲器。FP-AI-MONITOR1通過STM32CubeProgrammer測試基于（版本2.10.0）。該軟件可以從STM32CubeProg下載。

?TeraTerm是一款開源免費軟件終端仿真器，可用于通過串行連接托管FP-AI-MONITOR1的CLI。下載和安裝最新版本的TeraTerm。

?STM32CubeMX：FP-AI-MONITOR1要求STM32CubeMX版本達到6.5.0。如需下載STM32CubeMX并獲取所有特性的詳細信息，請訪問st.com。

?X-CUBE-AI：在STM32CubeMX工具（版本7.1.0或更新的版本）安裝使用，在UM2526入門用戶手冊中有相關(guān)的介紹。

?Python 3.7.3：所需軟件包的列表及其版本信息以文本文件的形式在/FP-AI-MONITOR1_V2.0.0/Utilities/requirements.txt目錄中提供。以下指令用于anaconda提示符或Ubuntu的指令終端，安裝配置文件requirements.txt中指定的所有包：

pip install -r requirements.txt

?NanoEdge AI Studio：NanoEdge AI Studio是一種新型機器學習（ML）技術(shù)，可以讓終端用戶輕松享有真正的創(chuàng)新成果。只需幾步，開發(fā)人員便可運用少量的數(shù)據(jù)創(chuàng)建理想的ML庫。

在傳感器板STEVAL-STWINKT1B上刷寫應用程序

下載并解壓軟件包之后，下一步是使用功能包的二進制文件對傳感器節(jié)點進行編程。為了方便用戶，功能包配備了預構(gòu)建的項目二進制文件。該二進制文件可通過路徑/FP-AI-MONITOR1_V2.0.0/Projects/STM32L4R9ZI-STWIN/Applications/FP-AI-MONITOR1/Binary/FP-AI-MONITOR1.bin獲得。只需執(zhí)行如下圖中所示的拖放操作，就可以輕松使用所提供的二進制文件對傳感器板進行編程。

▲圖2 在STEVAL-STWINKT1B上刷寫應用程序

FP-AI-MONITOR1控制臺應用程序

設置控制臺

運用項目的二進制文件對傳感器板進行編程（如第2.3節(jié)中所示）之后，在PC上通過TeraTerm設置板件的串行連接。為此，需啟動TeraTerm并創(chuàng)建一個新連接 - 從工具欄中進行選擇，或選擇適當?shù)?a target="_blank">端口以建立與板件的串行通信。下面的圖片舉例了COM10 - USB串行設備（COM 10），但可能根據(jù)用戶的不同而變化。

配置傳感器

通過CLI接口，用戶可以配置傳感和狀態(tài)監(jiān)測應用所支持的傳感器。可以在CLI控制臺上顯示支持的傳感器列表，方法是輸入指令sensor_info。該指令打印支持的傳感器列表及其id，如下圖所示。用戶可以使用這些id配置這些傳感器。這些傳感器的可配置選項包括：

?enable：啟用或禁用傳感器；

?ODR：從可用的選項列表中設置傳感器的輸出數(shù)據(jù)速率；

?FS：從可用選項列表中設置滿量程范圍。

下圖顯示了獲取和設置這些值（以及原有值和更改值）的完整示例。

連接建立之后，將顯示以下消息。如果情況并非如此，請復位板件。

輸入help顯示所有可用指令列表及各自的使用說明。

按鈕操作模式

該模式旨在使用戶能夠再沒有CLI控制臺的情況下操作STWIN上的FP-AI-MONITOR1。在按鈕操作模式下，可以通過用戶按鈕（無需借助交互式CLI控制臺）來控制傳感器節(jié)點。

按鈕操作模式可以自行選擇是否使用CLI，并且與串口控制臺及其命令行接口（CLI）的當前定義完全兼容和一致。

該版本功能包的支持硬件（STEVAL-STWINKT1B）配有三個按鈕：

1.用戶按鈕，唯一通過軟件可用的按鈕；

2.復位按鈕，連接到STM32 MCU復位引腳；

3.電源按鈕，連接到電源管理。

以及三個LED：

1.LED_1（綠色），由軟件控制；

2.LED_2（橙色），由軟件控制；

3.LED_C（紅色），由軟件控制，指示通過USB數(shù)據(jù)線充電時的充電狀態(tài)。

因此，按鈕操作的基本用戶交互是通過兩個按鈕（用戶和復位）和兩個LED（綠色和橙色）完成的。下面詳細介紹如何分配這些資源，以便向用戶顯示哪些執(zhí)行階段是活動的，或者報告?zhèn)鞲衅鞴?jié)點的狀態(tài)。

可用應用程序

?NanoEdge AI異常檢測短線

?n-class分類短線

FP-AI-MONITOR1包括一些預先集成的短線，這些短線可輕松被NanoEdge AI Studio所生成和提供的AI狀態(tài)監(jiān)測庫所替代。該短線模擬NanoEdge AI相關(guān)功能，例如在邊緣運行學習和檢測階段。

?慣性數(shù)據(jù)分類

這是一個CLI應用程序，具有預先構(gòu)建的人類活動識別模型。

?雙模式應用程序

除了上面章節(jié)中描述的三個應用程序之外，F(xiàn)P-AI-MONITOR1還提供一個高級執(zhí)行階段，我們稱之為雙應用程序模式。該模式使用基于NanoEdge AI庫的異常檢測，并使用基于模擬麥克風的預構(gòu)建ANN模型進行分類。雙模式工作于省電配置。基于NanoEdge AI庫的低功耗異常檢測算法始終基于振動數(shù)據(jù)運行，而基于高頻模擬麥克風管道的ANN分類僅在檢測到異常時才觸發(fā)。除此之外，兩個應用程序是彼此獨立的。值得一提的是，雙模式是針對以最高速度運行的USB風扇而創(chuàng)建的，在其他速度下進行測試時的表現(xiàn)較差。應用程序的工作原理非常簡單。

如需了解詳細過程，請參閱FP-AI-MONITOR1的用戶手冊。